CN116914799A - 一种5g通信基站储能与电网互动方法 - Google Patents

一种5g通信基站储能与电网互动方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种5G通信基站储能与电网互动方法，具体包括：利用三种预测方法对通信负载进行预测，对比不同置信度下的预测误差，从时间特性分析通信负载的规律性变化，结合通信负载预测值及其统计规律，引入5G基站休眠技术，得出基站调控过程中的状态变化策略；考虑5G基站用电负荷与通信负载的关系，建立基站储能备用容量模型，进一步得出5G基站参与电网互动的可调度潜力；引入5G基站储能云平台，得到基站储能参与电网削峰填谷的控制策略；根据5G基站储能参与电网削峰填谷控制策略，考虑电网负荷方差最小为目标函数，引入电池容量约束、功率约束，建立5G基站储能参与电网削峰填谷的协同调度，决策出各时段5G基站储能充放电功率最优的调控策略。本发明提出的5G通信基站储能与电网互动方法，在5G基站储能容量分配设置中考虑了可调度容量随着通信负载大小变化的影响，提升5G基站储能闲置资源利用率，同时降低电网削峰填谷压力。

Description

一种5G通信基站储能与电网互动方法
技术领域
本发明涉及5G基站参与电网协同互动，尤其涉及一种5G通信基站储能与电网互动方法。
背景技术
随着可再生能源的作用日益突出，在带来便利的同时也会影响电力***的正常运行，目前我国分布式电源接入比例提高，电动汽车等大量接入，配电网综合负荷特性复杂程度加大，带来了负荷峰谷差增大等问题。此外，5G通信技术近年来迅速普及并规模化应用，随之需要建立相较于4G近五倍多的5G基站密度，高密度、大功耗的5G基站一方面逐渐成为电力***中新型可调度资源，另一方面需要考虑电网调度中发挥作用，使电网削峰填谷压力降低。
在分析5G基站储能可调度容量方面，中国专利公开号CN116031884A公开了一种5G基站储能参与的配电网优化调度模型，通过考虑5G基站主设备和传输监控设备不同备电时长的因素，构建5G基站储能可调度容量模型，将5G基站储能纳入配电网提高***内的可再生能源消纳水平，降低网络损耗，降低5G基站用电成本。上述专利在基站储能参与电网互动时，未考虑储能削峰填谷的作用。
通过聚合大量5G基站储能资源，实现与电网的有效互动，中国专利公开号CN115734324A公开了一种基于5G基站的储能群控群调***，数据处理模块计算基站分布式储能参与电力需求侧响应的群控群调方案是为了实现基站负荷最小和储能***储能最大。目前相关专利较少研究5G基站储能如何在考虑通信负载大小时可调度容量的动态变化，以及运用在电网削峰填谷协同互动中，有必要对5G基站参与电网协同互动进行进一步研究。
对于5G基站大量的储能资源调度，本发明利用储能可调度容量参与电网协同互动，在盘活基站闲置资源的同时，达到减轻电网负荷调节压力的目的。在5G通信基站储能与电网协同互动的模型中，设定基站储能参与削峰填谷的控制策略，构建以电网负荷方差最小化为目标函数的调控模型，通过判断基站储能***自身充放电电量是否平衡，对填谷线进行修正迭代，决策出各时段5G基站储能的充放电策略。
发明内容
本发明提供了一种5G通信基站储能与电网互动方法，既能根据通信负载变化建立基站储能备用容量模型，又能考虑电网负荷方差最小建立5G基站储能参与电网削峰填谷协同调度的方法。通过以下技术方案实施：
S1：利用三种预测方法对通信负载进行预测，对比不同置信度下的预测误差，从时间特性分析通信负载的规律性变化，结合通信负载预测值及其统计规律，引入5G基站休眠技术，得出基站调控过程中的状态变化策略；
S2：考虑5G基站用电负荷与通信负载的关系，建立基站储能备用容量模型，进一步得出5G基站参与电网互动的可调度潜力；引入5G基站储能云平台，得到基站储能参与电网削峰填谷的控制策略；
S3：根据5G基站储能参与电网削峰填谷控制策略，考虑电网负荷方差最小为目标函数，引入电池容量约束、功率约束，建立5G基站储能参与电网削峰填谷的协同调度。
进一步，所述步骤S1中，通信负载的预测方法，选择了三种常用预测模型，并将三种模型的误差以及95％置信区间、80％置信区间进行对比；分析通信负载时间特性，得到不同区域通信负载的周期性规律；对于正常工作的5G基站，根据通信负载的随机性分布特点，决策出5G基站是否进行休眠或负载转移。
进一步，所述步骤S2中，考虑5G基站参与电网互动的可调度潜力问题时，基于通信负载的大小求出5G基站储能备用容量，进一步计算出基站储能可调度容量；考虑基站储能数量多、分布广的特点，引入云端聚合方式将大量5G基站储能聚合，利用边-云协同的管理模式实现5G基站储能的集群化，在此基础上制定减小峰谷负荷差的控制策略。
进一步，所述步骤S3中，5G基站储能参与电网削峰填谷协同调度模型是以电网负荷方差最小为目标函数，具体计算如下：
其中，PL(t)为t时刻的负荷功率；Pb(t)为t时刻基站储能的充放电功率；Pav为计及基站储能的充放电后，***负荷的平均值；T为优化时间的段数。
所述5G基站储能参与电网削峰填谷协同调度模型，考虑电池容量约束、功率约束等约束条件，求解得到各时段5G基站储能参与削峰填谷的充放电策略。
与现有技术相比，本发明取得的有益效果是：
(1)在基站储能调控中，考虑基于通信负载变化的5G基站储能容量分配，进一步调整储能协同调度的充放电功率；
(2)在5G基站储能参与电网协同调度，考虑***内负荷曲线方差最小，结合5G基站储能动态容量分配的影响，决策出各时段5G基站储能参与削峰填谷的充放电策略。
附图说明
图1为本发明所提供的一种5G通信基站储能与电网互动方法的结构示意图。
图2为本发明所提供5G基站储能***的控制策略流程图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明作详细说明。
结合图1所示，本发明提供的一种5G通信基站储能与电网互动方法，包括以下步骤：
S1：利用三种预测方法对通信负载进行预测，结合通信负载预测值及其统计规律，引入5G基站休眠技术，得出基站调控过程中的状态变化策略；
所述通信负载预测方法，选择了傅里叶级数模型、结构分量模型以及乘积季节ARIMA(S-ARIMA)模型，将三种模型的误差以及95％置信区间、80％置信区间进行对比，最终得出结论：傅里叶级数模型精确度较差，而S-ARIMA模型误差最小；
所述5G基站休眠技术应用策略，对于正常工作的5G基站，根据通信负载的随机性分布特点，使满负荷状态的基站正常运行，而处于空载或轻载状态的基站，将进行负载转移并实现基站休眠与合理覆盖。
S2：考虑5G基站用电负荷与通信负载的关系，建立基站储能备用容量模型，进一步得出5G基站参与电网互动的可调度潜力；引入5G基站储能云平台，得到基站储能参与电网削峰填谷的控制策略；
5G基站参与电网互动的可调度潜力方法具体为：
根据基站通信负载的大小，将后备电源的容量设置分为两个部分：基站备用容量和可调度容量Ebase(t)。
其中：
Pb＝αb+βbTb
其中，为最小的储能备用时间；Pb(t)为基站的用电负荷；Tb为基站的通信负载；αb和βb为常系数。
根据基站储能备用容量可计算储能可调度容量：
其中，Emax为基站储能最大容量。
所述5G基站储能参与电网削峰填谷控制策略，引入云端聚合方式将大量5G基站储能聚合，利用边-云协同的管理模式实现5G基站储能的集群化。基于对5G基站后备电源减小峰谷负荷差的研究，其控制策略如下：首先确定负荷曲线的削峰线，当负荷高于削峰线时控制储能***放电，达到“削峰”的效果；然后以分布式储能在一天内充放电电量平衡作为约束条件，确定填谷线以及储能的动作时间和充放电功率，当负荷低于填谷线时控制储能***充电，达到“填谷”的效果。
S3：根据5G基站储能参与电网削峰填谷控制策略，考虑电网负荷方差最小为目标函数，引入电池容量约束、功率约束，建立5G基站储能参与电网削峰填谷的协同调度。
所述5G基站储能参与电网削峰填谷协同调度模型是以电网负荷方差最小为目标函数，具体计算如下：
Pb＝[Pb(1),Pb(2),Pb(3),...,Pb(t),...,Pb(T)]
其中，PL(t)为t时刻的负荷功率；Pb(t)为t时刻基站储能的充放电功率；Pav为计及基站储能的充放电后，***负荷的平均值；T为优化时间的段数。
所述5G基站储能参与电网削峰填谷协同调度模型，考虑电池容量约束、功率约束等约束条件，求解得到各时段5G基站储能参与削峰填谷的充放电策略。具体约束如下：
(1)电池容量约束
Ebase(t)≤s(t)≤Emax t＝0,1,…,T
s(0)＝Emax
s(t)＝s(t-1)-Pb(t)·ΔT t＝1,2,3,…,T
其中，Dod为5G基站储能的允许放电深度；s(0)、s(t)分别为5G基站储能初始、t时刻的电量状态；ΔT为优化时间间隔。
(2)功率约束
-Pch,max≤Pb(t)≤Pdis,max t＝1,2,...,T
其中，Pch,max、Pdis,max分别为5G基站储能最大充电、放电功率的限制幅值。
结合图2所示，本发明所提供5G基站储能***的控制策略流程图如下：
步骤1：根据电力***中典型日负荷曲线数据，确定负荷曲线的削峰线。
步骤2：当某一时刻负荷高于削峰线时，通过云储能平台控制储能***放电，达到“削峰”的效果。
步骤3：以分布式储能在一天内充放电电量平衡作为约束条件，确定填谷线以及储能的动作时间和充放电功率。
步骤4：判断基站储能***自身充放电电量是否平衡，若不平衡，则返回步骤3提高填谷线，若平衡，则可以进一步确定削峰填谷方案。
步骤5：当某一时刻负荷低于填谷线时，通过云储能平台控制储能***充电，达到“填谷”的效果。
步骤6：对参数不断迭代修正，最终得到各时段5G基站储能参与削峰填谷的充放电策略。
上述实施方式仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种5G通信基站储能与电网互动方法，其特征在于包括以下步骤：
S1：利用三种预测方法对通信负载进行预测，对比不同置信度下的预测误差，从时间特性分析通信负载的规律性变化，结合通信负载预测值及其统计规律，引入5G基站休眠技术，得出基站调控过程中的状态变化策略；
S2：考虑5G基站用电负荷与通信负载的关系，建立基站储能备用容量模型，进一步得出5G基站参与电网互动的可调度潜力；引入5G基站储能云平台，得到基站储能参与电网削峰填谷的控制策略；
S3：根据5G基站储能参与电网削峰填谷控制策略，考虑电网负荷方差最小为目标函数，引入电池容量约束、功率约束，建立5G基站储能参与电网削峰填谷的协同调度。
2.根据权利要求1所述的一种5G通信基站储能与电网互动方法，其特征在于，所述通信负载预测方法，选择了傅里叶级数模型、结构分量模型以及乘积季节ARIMA(S-ARIMA)模型，将三种模型的误差以及95％置信区间、80％置信区间进行对比，最终得出结论：傅里叶级数模型精确度较差，而S-ARIMA模型误差最小。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析通信负载时间特性时，综合通信负载短期随机性波动的特点，以及一段时间内统计规律，得出不同区域通信负载的周期性规律。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述5G基站休眠技术应用策略，对于正常工作的5G基站，根据通信负载的随机性分布特点，使满负荷状态的基站正常运行，而处于空载或轻载状态的基站，将进行负载转移并实现基站休眠与合理覆盖。
5.根据权利要求1所述的方法，5G基站参与电网互动的可调度潜力方法具体为：
根据基站通信负载的大小，将后备电源的容量设置分为两个部分：基站备用容量和可调度容量Ebase(t)。
其中：
Pb＝αb+βbTb
其中，为最小的储能备用时间；Pb(t)为基站的用电负荷；Tb为基站的通信负载；αb和βb为常系数。
根据基站储能备用容量可计算储能可调度容量：
其中，Emax为基站储能最大容量。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述5G基站储能参与电网削峰填谷控制策略，引入云端聚合方式将大量5G基站储能聚合，利用边-云协同的管理模式实现5G基站储能的集群化。基于对5G基站后备电源减小峰谷负荷差的研究，其控制策略如下：首先确定负荷曲线的削峰线，当负荷高于削峰线时控制储能***放电，达到“削峰”的效果；然后以分布式储能在一天内充放电电量平衡作为约束条件，确定填谷线以及储能的动作时间和充放电功率，当负荷低于填谷线时控制储能***充电，达到“填谷”的效果。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述5G基站储能参与电网削峰填谷协同调度模型是以电网负荷方差最小为目标函数，具体计算如下：
Pb＝[Pb(1),Pb(2),Pb(3),...,Pb(t),...,Pb(T)]
其中，PL(t)为t时刻的负荷功率；Pb(t)为t时刻基站储能的充放电功率；Pav为计及基站储能的充放电后，***负荷的平均值；T为优化时间的段数。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述5G基站储能参与电网削峰填谷协同调度模型，考虑电池容量约束、功率约束等约束条件，求解得到各时段5G基站储能参与削峰填谷的充放电策略。具体约束如下：
(1)电池容量约束
Ebase(t)≤s(t)≤Emax t＝0,1,…,T
s(0)＝Emax
s(t)＝s(t-1)-Pb(t)·ΔT t＝1,2,3,…,T
其中，Dod为5G基站储能的允许放电深度；s(0)、s(t)分别为5G基站储能初始、t时刻的电量状态；ΔT为优化时间间隔。
(2)功率约束
-Pch,max≤Pb(t)≤Pdis,max t＝1,2,...,T
其中，Pch,max、Pdis,max分别为5G基站储能最大充电、放电功率的限制幅值。
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